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融合GNSS气象参数的BP神经网络雾霾预测研究

摘要:结合IGS中心获取的BJFS站气象参数(气温(T)、气压(P)、大气可降水量(PWV))及同期PM2.5数据,建立一种融合时序网络和回归网络的雾霾预测模型,对PM2.5浓度进行预测。研究表明,引入GNSS气象参数的融合网络模型较单一网络模型适应性强、准确度高,在一定精度范围内可准确预测PM2.5的变化,时效性达3h。本文结论验证了卫星导航技术应用于雾霾天气监测及预报的可行性。

关键词:
  • 雾霾  
  • gnss气象参数  
  • bp神经网络  
  • 融合网络模型  
作者:
周永江; 姚宜斌; 颜笑; 赵存洁
单位:
武汉大学测绘学院; 武汉市430079
刊名:
大地测量与地球动力学

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

大地测量与地球动力学杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:42-1655/P。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1981年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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